It was a very busy week in the world of fintech, which certainly kept us on our toes. We covered a couple of notable M&A deals (including one of the biggest of the year so far), a different kind o
会議の際、「議事録」を書くのがどうも苦手という人は多いはず。しかし、後で会議に参加していない人にその内容を伝えたり、仕事の経緯を振り返るのにも役立つ議事録は、効率良く仕事を進める上でも欠かせません。今までなんとなく書いていたという人も、一度基本の書き方を見直してみませんか?“使える議事録の書き方”を学べるエントリーを集めました。 ■何を書けばいいの?“使える議事録”の基本 あるテーマについて話し合いを行った経緯と、それによって決定した事項を記録する議事録。まずは作成の基本から見ましょう。 ▽ 議事録の書き方 基礎講座 : LINE Corporation ディレクターブログ ▽ 議事録の書き方 Part2 : LINE Corporation ディレクターブログ ▽ 1分で「使える議事録」に仕上げるチェックリスト - ITmedia エンタープライズ 議事録だからと言って、会議の内容を何も
みたいな事を言ってるとある英文記事が面白かったので訳してみた。 ******************** http://www.cracked.com/article_18817_5-reasons-future-will-be-ruled-by-b.s..html 未来がハッタリによって支配される5つの理由 理想の未来を思い浮かべてみよう。いや、地球最期の男になった自分がゾンビの群れを蹴散らす妄想じゃなくて、社会から見た理想の未来を。エネルギーはクリーンで無尽蔵、品物は豊富で汚い仕事は機械が全てやってくれる。みんな幸せでしょ? でも実は、この未来は既に色んな意味で実現している。そしてこの未来を表す言葉は「屁」だ。 とりあえず説明しようか。 #5. スタートレック風のユートピアは既に実現してる……っぽい まず最初にポルノと死んだ赤ちゃんの話をしよう。 もし俺がお前に「予算ゼロで可能な限りの
今日「話題の記事」に上がっていた 「システムが無くなった日」 というエントリを読んで、思うところがあったので書きます。 このエントリの結論は、 「一人の工場長の愚かな判断が、多くの人を過労死させ、自殺に追い込み、システムそのものをも失わせた。たった一人の判断が、このような悲劇を生むこともあるのだ」 というものでした。 この結論には同意します。 しかし、私は「愚かな側」に立ち、状況を何ら改善することができなかった過去があるため、複雑な心境になりました。 少し迂回して、書かせていただきます。 人はどんな時に残虐になれるか 「アイヒマン実験」という、人はどういうときに屈従するのかについて行われた実験があります。 服従の心理 作者:スタンレー ミルグラム河出書房新社Amazon ミルグラム実験 - Wikipedia 人は、 「自分は役割に従っているだけ」 「自分は大義の道具に過ぎない」 と思うと
以前書いたエントリを、いろいろびびって消しました。 でも、こちらのエントリのため再掲します。 仕事で実際にあったことです。 上司「repon君、あの仕事はどうなった?」 私「(忙しいのに呼ぶなよ)あの仕事、とはなんでしょう?」 上司「はぁ?あの、宣伝物の仕事だよ」 私「ああ、あれは前回の会議で、次回持ち越しになったはずでは」 上司「なに言っているんだっ!あれ いつ配ると思っているんだっ!」 私「(眠い……)例年では再来月ですが……」 上司「じゃあ、間に合わないじゃないか」 私「(眠いし背中が痛い……)しかし、会議で保留にされたのは上司さんじゃありませんか」 上司「はぁ?責任者は誰だよ!宣伝物の責任者は誰だよ!!」 私「(いかん頭がかすんできた)上司さんです」 上司「君さ……そういう言い逃れは良くないよ。確かに統括責任者は僕だけど、担当者は君でしょ?」 私「はぁ」 上司「僕に実務がわかるわけ
The Top Three hottest new majors for a career in technology : Microsoft JobsBlog マイクロソフトの採用活動などを記しているブログ「Microsoft JobsBlog」に8月23日付けでポストされたエントリ「The Top Three hottest new majors for a career in technology」(テクノロジー分野でもっとも熱い、3つの専門性とは)では、長期的に見て次の3つがホットな分野だと挙げられています。 Data Mining/Machine Learning/AI/Natural Language Processing (データマイニング/機械学習/人工知能/自然言語処理) Business Intelligence/Competitive Intelligence (ビジ
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